利得ベースの光学的XYハミルトニアン最適化による位相復元

ぼやけた光を鮮明な像に変える

現代科学で得られるもっとも鮮明な画像の多くは遠回りに作られます。検出器は試料から散乱した光の明るさ（振幅）だけを測る一方で、その形状や構造に関する重要な情報を含む位相は測定しません。この不完全な情報から完全な像を再構築する作業、すなわち位相復元は、従来の計算機にとって非常に困難です。本論文では、この課題を光を用いた特定クラスの装置が本質的に得意とする問題として書き換える方法を示し、X線結晶構造解析から天文学に至る幅広い分野で、より高速かつ省エネルギーなイメージングへの道を開きます。

引用: Wang, R.Z., Li, G., Gentilini, S. et al. Phase retrieval via gain-based photonic XY-Hamiltonian optimization. Commun Phys 9, 85 (2026). https://doi.org/10.1038/s42005-026-02525-7

キーワード: 位相復元, フォトニックコンピューティング, コーディッド回折パターン, アナログ最適化, イメージングアルゴリズム